Bruger du AI som bid manager? Her er hvad der faktisk virker

AI er ikke længere science fiction for bid managers. Det er et værktøj du kan bruge i dag for at spare timer hver uge og fokusere på det strategiske arbejde. Men lad os være ærlige - der er også meget hype og bullshit derude.

Her er hvad der faktisk virker, baseret på hvad danske bid teams bruger lige nu.

AI's paradoks: Verdens mest erfarne praktikant

AI er som en brilliant medarbejder der starter forfra hver morgen. Den har læst alle bøgerne, kender alle metoderne, men har glemt jeres kunders navn og hvad I lovede dem sidste uge.

Fordelen: Ingen dårlige vaner, ingen "sådan plejer vi at gøre"
Ulempen: Ingen institutionel hukommelse, ingen relationer, ingen kontekst

Praktisk løsning - byg en "Company Context" prompt-skabelon:

Du hjælper [virksomhed] med et tilbud.
Vi har leveret til kunden før: [projekt X i 2023]
Vores differentiator er: [unik kompetence]
Kunden værdsætter særligt: [fra sidste evaluering]
Undgå at nævne: [tidligere problemer/konkurrenter]

ChatGPT/Claude til tilbudstekster - konkrete prompts der virker

Executive Summary på 5 minutter

Prompt der virker:

Skriv et executive summary til et offentligt udbud.
Kunden er [organisation].
De søger [løsning].
Vores styrker er [list 3-5 punkter].
Max 1 side. Professionel tone men ikke for formel.
Start med kundens behov, ikke os selv.

Omskriv teknisk jargon til kunde-sprog

Prompt:

Omskriv denne tekniske beskrivelse så en ikke-teknisk indkøber forstår værdien:
[Indsæt teknisk tekst]
Fokuser på fordele, ikke features.
Brug konkrete eksempler.

Kvalitetssikring af tilbudstekst

Prompt:

Gennemgå denne tilbudstekst for:
- Stavefejl og grammatik
- Konsistent brug af tid (nutid/datid)
- Om vi svarer direkte på spørgsmålet
- Gentagne ord eller formuleringer
[Indsæt tekst]

Analyser 200-siders udbudsmateriale på 5 minutter

Her bliver det virkelig interessant. Upload PDF'en til ChatGPT eller Claude og brug disse prompts:

Find alle SKAL-krav

List alle obligatoriske krav (SKAL-krav) fra dette udbudsmateriale.
Grupper dem efter:
1. Tekniske krav
2. Dokumentationskrav
3. Kommercielle krav
4. Tidsfrister
Inkluder sidetal for hver reference.

Lav en gap-analyse

Baseret på udbudsmaterialet, identificer:
1. Krav vi umiddelbart kan opfylde
2. Krav der kræver partnere/underleverandører
3. Krav vi ikke kan opfylde
4. Uklare krav der kræver spørgsmål til ordregiver

Opsummer evalueringskriterier

Hvad vægter i evalueringen?
Lav en tabel med:
- Kriterium
- Vægt i %
- Hvad de specifikt kigger efter
- Hvordan vi scorer højt

✅ Automatisk compliance-tjek

Dette er en game-changer for store tilbud med mange krav:

Krydsreferencer og sporbarhed

Tjek at vi har svaret på alle krav:
Udbudskrav: [indsæt kravliste]
Vores svar: [indsæt tilbudstekst]

Output som tabel:
- Krav nr.
- Besvaret (Ja/Nej)
- Hvor i tilbuddet (side/afsnit)
- Mangler

ESPD og dokumentation

Gennemgå ESPD-krav og list:
1. Hvilke dokumenter skal vi uploade
2. Hvilke erklæringer skal underskrives
3. Hvilke beviser kan kræves ved kontraktindgåelse
4. Typiske fejl at undgå

Hvad virker IKKE (endnu)

Lad os være realistiske om AI's begrænsninger:

AI kan ikke læse mellem linjerne

Problem: "Vi søger en innovativ partner" - AI forstår ikke kundens reelle pain points
Løsning: Du skal stadig bruge din erfaring til at afkode hvad kunden virkelig vil have

AI tager den nemme vej (og det er et problem)

AI vil hellere give dig 10 sider almindelig tekst end 1 side exceptionel tekst. Den går efter "godt nok" når du har brug for "wow".

Eksempel på problem:

Prompt: "Skriv et værditilbud for vores IT-løsning"
AI output: "Vores skalerbare, innovative løsning sikrer
effektiv digitalisering og øget ROI gennem optimerede
processer..."

Translation: Generic corporate bullshit ingen husker

Løsningen - tvang AI til at være specifik:

Bedre prompt: "Skriv et værditilbud UDEN disse ord:
innovative, skalerbar, synergi, optimere, digitalisering.
Brug konkrete tal og eksempler.
Start med kundens største irritation."

AI hallucinerer referencer

Problem: "Som vi leverede til Region Hovedstaden i 2023..." (aldrig sket)
Løsning: Fact-check ALLE kundenavne og projektreferencer

Når AI gør dig average (og hvorfor det er farligt)

AI er trænet på millioner af tilbud. Den ved hvad der "normalt" står. Problemet? Du vinder ikke udbud ved at være normal.

Test det selv:

Bed 3 forskellige AI'er om samme executive summary
Læg dem ved siden af hinanden
Se hvor ens de er (spoiler: meget)

Anti-average strategier:

"Gør det modsatte" prompten:

Alle andre tilbud starter med 'Vi er stolte af...'.
Start vores med noget ingen andre ville skrive.

"Kill your darlings" metoden:

Fjern de 5 mest forudsigelige sætninger fra denne tekst

"Kundens mareridt" vinklen:

Start med det der holder CFO'en vågen om natten

GDPR og fortrolige data - hvornår IKKE at bruge AI

ALDRIG upload disse til ChatGPT/Claude:

Priser og rabatstrukturer
Kundelister og kontaktpersoner
Proprietære metoder eller IP
Følsomme partnerdialoge
Interne strategidokumenter

Sikre alternativer:

Microsoft Copilot (hvis I har enterprise-aftale)
Lokale AI-modeller (LLama, Mistral)
AI-værktøjer med enterprise privacy (Claude for Business, ChatGPT Enterprise)

Når du IKKE skal stole på AI

AI hallucinerer særligt ved:

Danske lovkrav (tjek altid udbudsreglerne selv)
Specifikke datoer og deadlines
Procentsatser og evalueringsvægte
Tidligere kundeengagementer
Tekniske certificeringer

Regel: Hvis det kan blive spurgt ind til, så verificer det manuelt.

Byg jeres AI-assisterede tilbudsworkflow

Fase 1: Research & Analyse (AI: 80% / Menneske: 20%)

Upload udbudsmateriale
Kør standard analyse-prompts
Menneske: Verificer og prioriter findings

Fase 2: Strategi (AI: 20% / Menneske: 80%)

Menneske: Definer win themes
AI: Research konkurrenter
Menneske: Positionering og differentiering

Fase 3: Produktion (AI: 60% / Menneske: 40%)

AI: Første udkast af standardafsnit
Menneske: Kundetilpasning og cases
AI: Konsistenstjek på tværs af dokumentet

Fase 4: Kvalitet (AI: 40% / Menneske: 60%)

AI: Compliance check, stavning, formatering
Menneske: Sandhedstjek, tone, overbevisningskraft

Praktiske tips til at komme i gang

Start småt - disse 3 use cases giver hurtig værdi:

Executive summaries - spar 30 min per tilbud
CV-tilpasning - match konsulentprofiler til kundens behov
Korrektur - find fejl før det går til kunden

Prompt tips der gør forskellen:

Vær specifik om tone og stil
Giv kontekst om kunden og branchen
Bed om output i specifikt format (tabel, bullets, etc.)
Iterér - første output er sjældent perfekt

Værktøjer at teste:

GPT-5 - bedst til kreativ tekst
Gemini - bedst til lange dokumenter (1 million tokens)
Perplexity - research med kilder
Gamma - AI-genererede præsentationer

Hvad kommer de næste 12 måneder?

Q3-Q4 2025 forudsigelser:

Specialiserede bid-AI værktøjer kommer til Danmark
Integration med SharePoint/Teams bliver standard
Automatisk oprettelse af første udkast baseret på historiske tilbud
Real-time konkurrentanalyse via offentlige kilder

Færdigheder du skal udvikle nu:

Prompt engineering - lær at "snakke" med AI
AI kvalitetssikring - spot hallucineringer
Workflow automation - kæd AI-værktøjer sammen
Data governance - styr hvad der må uploades hvor

Quick wins du kan implementere i morgen

Lav en prompt-bank
- Saml de prompts der virker for jer
- Del dem i teamet
- Opdater løbende
Start med ikke-fortrolig data
- Offentlige udbudstekster
- Generiske metodebeskrivelser
- Standard compliance-tekster
Mål effekten
- Track tid før/efter AI
- Notér hvilke opgaver der fungerer
- Del learnings med teamet

Konklusionen

AI gør ikke dårlige bid managers gode. Den gør gode bid managers hurtigere.

Hvis dit tilbud var kedeligt før AI, bliver det bare kedeligt på halv tid nu.

Men hvis du forstår at bruge AI som en forstærker, ikke en erstatning, for din ekspertise, så kan du:

Analysere 5 udbud på den tid det før tog at læse 1
Teste 10 forskellige vinkler før du vælger den bedste
Bruge 80% af din tid på strategi i stedet for produktion

Den virkelige konkurrencefordel?
Det er ikke at have AI. Alle får AI.
Det er at vide hvornår du IKKE skal bruge den.

Du behøver ikke blive AI-ekspert overnight. Start med én use case, få det til at virke, og byg derfra.

Og husk, AI er et værktøj, ikke magi. Det bedste tilbud vinder stadig fordi det forstår kundens behov bedst. AI hjælper dig bare med at bruge mindre tid på det kedelige og mere tid på det strategiske.